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ECharts图形-标准地图
。 下面，我们将以汽车销售公司为例，年底对公司汽车销售情况进行数据分析时，通常会有如下分析需求： 数据对比分析需求 分析 效果 情景1：查看公司各销售省份销售量的规律。 该需求的数据对比分析，是查看不同省份之间的销售量的规律，建议通过散点地图实现。 1、区域标识上显示总部省份。 2、指标上分布 … :47.png 情景4：查看公司各销售省份中不同区域的销售量对比情况。 该需求的数据对比分析，通过参数切换不同省份，比较省份中不同区域销售量，建议通过组合地图实现。 1、通过参数进行“选择省份”控制。 2、区域标识上显示区域。 3、指标上分布销售量。 该情景实现的详情请参见 情景4 http归因分析-关键驱动因素/首要市场分析
比例为9.06%。 image2024-8-21_18-16-17.png 三、没有黑匣子，可信的AI-组件设置调参 我们在组件属性面板提供了快捷的设置方式来调整分析参数，比如你可以决定使用哪种分析方式，我们这里提供了两种分析方式，一种是多因素分析，另一种是相关性分析。简单来说多因素分析能够综合考虑多个因素对目标 … image2024-8-21_18-23-49.png 例如，以订单明细数据举例，分析发货人、发货城市、省份、发货区域、订单日期、雇员编号对订单数量的影响。 image2024-8-21_18-9-21.png 点击第一个气泡进来可以看到，如果是发货人不是‘王先生’，发货人不是‘周先生’，并且发货人为‘苏先生’，订单数量的平均值为104.58单，比整体平均值操作日志
记录了用户在Smartbi中的操作，为系统运维、排查问题提供依据。 有缓存的情况下，不会每次打开或浏览报表都会生成日志。 功能入口 系统快捷菜单 1、选择系统左侧导航栏中选择快捷菜单 系统运维 ，如图： 67.png 2、选择“系统运维”界面主菜单 操作日志 ，进入“操作日志报表”界面，如图： 68.png 系统内置报表 在“分析展现”界面，展开左侧资源目录区，选择 分析报表 > system > 分析报表 > 操作日志报表 ，打开“操作日志报表”，如图： 界面介绍 “操作日志报表”界面如图： 69.png 70.png 该界面主要分为如下几个区： 工具栏：用于对操作日志报表进行样式、参数等设置202410产品更新说明
+ 增加两种新的数据接入方式：模型明细查询&模型汇总查询 在系统中用户基于原始数据已经构建了数据模型，并且会利用数据模型的“计算列、计算度量、计算成员”的能力进行复杂的数据再计算。对于这些经过复杂处理的数据，为了便于重复使用、永久存储、或者为了提升访问速度，都可能需要把这些数据再加载到数据库表中。为满足这一需求 … ，支持设置缓存策略 为提升数据查询的性能，当即席查询的数据来源为数据源时，在设置面板的属性报表中，增加数据“缓存策略”设置项。 huancuncelue-01.png 报表中的“缓存策略”设置项，只有选择“数据源”类型的数据时才显示。如果选择的是“数据模型”类型数据时，不需要显示，此时缓存策略由数据模型中设置数据挖掘 – LSH
度匹配。 输入/输出 输入 没有输入端口。 输出 一个输出端口，与抽取、变换节点组合使用。 参数设置 参数名称 说明 备注 相似度计算方法 相似度距离度量 欧式距离和杰卡德距离 哈希存储桶的长度 每个哈希表内的哈希桶的长度，长度更长能降低假阴率 只适用于欧氏距离 哈希表数量 哈希表的数量 哈希后向量的长度 示例 lsh1.png 效果 使用词向量算法把文本转换为向量后，选择该向量列。使用LSH算法，设置哈希表数量为4，输出结果如下图： lsh2.png数据挖掘 – LSH
度匹配。 输入/输出 输入 没有输入端口。 输出 一个输出端口，与抽取、变换节点组合使用。 参数设置 参数名称 说明 备注 相似度计算方法 相似度距离度量 欧式距离和杰卡德距离 哈希存储桶的长度 每个哈希表内的哈希桶的长度，长度更长能降低假阴率 只适用于欧氏距离 哈希表数量 哈希表的数量 哈希后向量的长度 示例 lsh1.png 效果 使用词向量算法把文本转换为向量后，选择该向量列。使用LSH算法，设置哈希表数量为4，输出结果如下图： lsh2.pnglinux上重启服务器提示找不到smartbi-config.xml文件
smartbi服务的问题。 首先，进入到config界面，可以看到Smartbi-config.xml的存放路径为"."，即相对路径。 image2018-11-23 10:34:12.png 此相对路径是指相对于“smartbi启动的路径”而言的。什么意思呢？也就是说按照上图这样的配置，如果是在tomcat/bin … 的启动路径，并在对应的目录下启动smartbi。 解决方案 1、 需要进入到bin目录下，去启动catalina.sh 或者startup.sh 。 2、如果要在任意路径启动smartbi，在启动文件startup.sh中，添加jvm参数“-DSmartbi.ConfigFileDir=<path>”指定文件路径Smartbi V10.5-数据准备
+【数据模型】支持自动创建“日期表”，实现时间层次的标准化定义 +【自助ETL】新增源库SQL脚本节点 +【作业流】新增检查依赖节点 ^【数据模型】实现模型参数复制，快速复用模型公共参数 ^【数据模型】增加表关系自动检测 ^【数据模型】抽取支持建模和数据抽取独立执行 ^【数据模型】表关系区支持子布局视图 … 】实现模型参数复制，快速复用模型公共参数 背景介绍 在建模过程中经常会用参数来进行控制权限、参数联动、参数嵌套等等，而动态复杂的参数一般都是通过写SQL来实现，并且在实际项目中用户为了适应业务数据展示需要往往会建多个模型，为了能快速复用已经定义好的参数，在V10.5新增了模型参数复用功能，可以一键复用其他模型大数据量查询优化：预计算(抽取模式)配置指南
。 3 功能介绍 3.1 开启功能前提条件 使用预计算功能前，需确保开启数据模型 V2.0 以及 SQL 简化功能。 1、需要在系统选项/高级设置：将 OLAP_QUERY_NEW_ENGINE_BUILD_MDX 设置为 true，COMMONS_SQL_OPEN_SIMPLIFY_SQL 设置为 true。 2、同时，OLAP 引擎也需开启 SQL 简化开关，即在配置项设置： mondrian.simplifySql 设置为 true。 olap.png 只有完成这些配置，预计算功能才能正常运行。 3.2 进入预计算管理界面 数据模型有 “直连” 和 “抽取” 两种模式，目前仅 “抽取” 模式支持预计关系型数据源-Presto数据连接
1 概述 Presto是一个开源分布式SQL查询引擎，用于针对从千兆字节到PB级的各种规模的数据源运行交互式分析查询。Presto是为交互式分析而从头设计和编写的，其速度接近商业数据仓库的速度。 本文将介绍如何在smartbi V9.5以上版本中连接Presto数据库。 2 数据连接 2.1 配置 … 图所示： image2021-6-25_15-3-57.png 2）根据 2.1章节 提供的配置信息，输入数据库对应的信息。如下图所示： 2022-02-15_15-26-29.png 说明： a、名称是数据连接名称，用户可以自定义，不可为空； b、用户名和密码是连接字符串中配置的数据库的连接用户名和密码，一般
